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2015-04-22
看了很多文献没有提及这个问题,求大神赐教
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2015-4-22 11:29:30
个人观点:
看预测结果好坏吧,理论上树越多越好,但是如果增加对结果提升不大了就停止呗
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2015-4-22 17:45:48
complicated 发表于 2015-4-22 11:29
个人观点:
看预测结果好坏吧,理论上树越多越好,但是如果增加对结果提升不大了就停止呗
可是为什么我做的时候树多了有的结果反而会出现不好的情况呢
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2015-4-23 10:54:06
何以爱情丶 发表于 2015-4-22 17:45
可是为什么我做的时候树多了有的结果反而会出现不好的情况呢
是在原样本还是测试样本的结果?overfit?
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2015-4-23 11:00:21
complicated 发表于 2015-4-23 10:54
是在原样本还是测试样本的结果?overfit?
在测试样本上。ntree=230时,测试集共800组数据分错的有4个,ntree=300时,分错的数据有93个,这是什么原因
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2015-4-23 16:57:27
何以爱情丶 发表于 2015-4-23 11:00
在测试样本上。ntree=230时,测试集共800组数据分错的有4个,ntree=300时,分错的数据有93个,这是什么原 ...
哦,那可能就是过拟合了,
模型太过逼近训练数据的分布了,反而丧失了在预测时的准确性。
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